（2）根据表六得， = .15， = .45， =75502488.45，得到 = 50609.4071969比用普通最小二乘法得到的F值大，说明整个方程的显著性更强，通过校验。发表论文。
（3） 根据表七得到模型方程的回归系数的显著性检验，所有自变量对 均有显著影响，通过t校验。但海拔高度 及风向 在逐步回归的过程当中由于没有通过t校验而排除模型外。自变量的方差膨胀因子都小于10，因此可以证明该模型不存在多重共线性现象。
可以看出，巡航时，对燃油消耗影响最大的因素是 巡航时间，其次是巡航空速 、大气温度 、巡航起始总重 、巡航风速 。巡航空速每增加1%，燃油消耗增加0.097%；巡航大气温度每增加1%，燃油消耗增加0.0417% ；巡航重量每增加1%，燃油消耗增加0.039% ；巡航风速每增加1%,燃油消耗增加0.008%。
由于巡航风速的标准回归系数 非常小，对因变量 影响非常小，可忽略不计。因此再次从模型中剔除，重新建立模型。
对剩下的巡航时间、巡航大气温度、巡航起始总重、巡航空速四个自变量采用逐步回归分析方法对巡航阶段的燃油消耗进行建立模型得到：
经过计算分析得：样本决定系数 且都通过了校验和 校验，4个自变量的方差膨胀因子 都小于10，回归系数也有合理的实际物理意义解释，说明回归模型不存在多重共线性，可作为巡航阶段燃油消耗的模型。
3 结束语
本文采用多元线性回归方法中的普通最小二乘法和逐步回归分析法对Boeing 737-700的飞机巡航段的燃油流量进行了回归建模。实践证明，逐步回归分析法模型的各项指标都通过了检验且验证效果较好。利用该模型航空公司可以对燃油流量情况进行监控，提高燃油消耗监控的效率，减少不必要的燃油消耗。同时本文采用的建模方法为研究其他机型的飞机各航段燃油流量模型提供了参考。
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